【地瓜机器人】AI编译器研发工程师

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕：成为编译器架构专家或系统软件首席工程师
• 横向拓展：转向AI芯片架构设计或高性能计算领域
• 管理方向：带领编译器研发团队，负责技术规划与落地
• 负责地平线自研AI芯片（BPU）编译器的核心模块开发与性能调优
• 开发和维护BPU模拟器及性能仿真工具，为算法部署提供支撑
• 构建面向大模型（LLM）和多模态（VLM）的工具链，适配最新AI算法
• 精通C/C++和Python，具备扎实的Linux系统编程能力
• 深入理解计算机体系结构、编译器原理及常用数据结构与算法
• 具备底层代码优化经验，熟悉异构计算环境优先

申请策略

• 关注公司在自动驾驶领域的最新动态，面试时可结合业务场景谈技术落地
• 准备至少一个完整的编译器优化案例，能清晰阐述问题定位与解决思路
• 突出编译器相关项目经验，特别是IR中间表示、优化Pass、后端代码生成等细节
• 强调底层优化成果，如性能提升百分比、内存占用降低等量化指标
• 展示对AI芯片架构的理解，如有BPU、NPU或GPU相关开发经验务必列出
• 复习《龙书》（编译原理经典教材），巩固LLVM/GCC等开源编译器框架知识
• 学习AI模型量化技术（Quantization）及算子融合策略
• 深入了解地平线BPU架构特性，阅读相关技术白皮书

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出个人贡献与技术难点突破
• 理论结合实践：先阐述基本原理，再结合具体项目案例进行验证
• 深度思考：不仅回答怎么做，还要解释为什么这么做，体现架构思维
• 请描述你熟悉的编译器优化流程，并举例说明你是如何提升代码性能的？
• 在LLM场景下，编译器面临哪些新的挑战和机遇？
• 如何设计一个高效的BPU模拟器？需要考虑哪些关键因素？
• 请解释一下静态单赋值形式（SSA）及其在编译器中的作用
• 面对异构计算环境，如何进行跨设备的数据迁移与调度优化？